一、引言

加油站作为易燃易爆场所，火焰检测是确保其安全运营的关键环节。为了提升火焰检测的准确性和实时性，我们构建了一个加油站火焰检测数据集。该数据集旨在提供丰富的火焰图像样本，涵盖不同光照条件、火焰形态和背景环境，以支持火焰检测算法的研发和优化。

二、数据集概述

数据集名称：加油站火焰检测数据集

数据规模：包含5000张图片/视频帧，格式为JPEG/PNG/AVI/MP4等。

数据来源：实地拍摄加油站内及周边的火焰场景，包括模拟火焰和实际火灾情况。

数据标注：每张图片/视频帧均附有详细的标注信息，包括火焰的位置（边界框）、大小、形态等。

三、数据收集与预处理

1. 数据收集：
   • 在多个加油站进行实地拍摄，捕捉不同时间段、不同天气条件下的火焰场景。
   • 使用高清摄像头和高速摄像机，确保捕捉到的火焰图像清晰、细节丰富。
   • 模拟火焰实验，使用安全可控的火源，拍摄不同形态、不同亮度的火焰。
2. 数据预处理：
   • 对图片/视频帧进行去噪、增强对比度等预处理操作，提高图像质量。
   • 使用标注工具（如LabelImg、VOCdevkit等）手动标注每张图片/视频帧中的火焰区域。
   • 生成对应的标注文件，确保标注信息的准确性和完整性。

四、数据标注说明

1. 边界框：标注火焰的位置，使用矩形框表示火焰区域。
2. 火焰大小：记录火焰区域的面积或周长，用于评估火焰的规模和强度。
3. 火焰形态：根据火焰的外观特征，分为稳定火焰、跳跃火焰、扩散火焰等类型。

加油站火焰检测数据集/
├── images/
│   ├── 0001.jpg
│   ├── 0002.jpg
│   └── ...
├── labels/
│   ├── 0001.txt
│   ├── 0002.txt
│   └── ...

六、使用指南

1. 下载数据集：感兴趣请私信！！！
2. 数据加载：使用Python等编程语言，结合OpenCV、PIL等图像处理库，以及视频处理库（如ffmpeg），加载图片/视频帧和标注文件。
3. 算法训练：基于深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），构建火焰检测模型，使用数据集进行训练和验证。
4. 模型评估：通过准确率、召回率、F1分数等指标评估模型性能，优化模型参数和结构。
5. 模型部署：将训练好的模型部署至加油站监控系统，实现火焰的实时监测和预警。